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Novedades / Avances Científicos y Tecnológicos

 
 

Historia Científica

Modelación por computadora puede aumentar la producción de soja de Tailandia

 
Servicio Noticiero
del Servicio de Investigación Agrícola (ARS siglas en inglés)
Departamento de Agricultura (USDA siglas en inglés)

ARS es la agencia principal de investigaciones científicas del USDA.

(la traducción de este artículo fue realizada automáticamente por el Departamento de Agricultura de Estados Unidos)

Científicos del Servicio de Investigación Agrícola (ARS) están probando el modelo de computadora GLYCIM, el cual es relacionado con la producción de soya, para mejorar el funcionamiento del modelo bajo una variedad amplia de condiciones en todas partes del mundo.

En este proceso, los investigadores han podido identificar las mejores prácticas agronómicas para maximizar la producción de soya en Tailandia.

El modelo GLYCIM fue diseñado para simular el crecimiento de cualquier cultivar de soya en cualquier tipo de suelo, cualquier sitio y cualquier temporada. Líder de investigación Vangimalla Reddy y científico del suelo Dennis Timlin con el Laboratorio de Sistemas de Cultivos y el Cambio Global mantenido por el ARS en Beltsville, Maryland, trabajaron juntos con científicos S.B. Lokhande y V.M. Salokhe, quienes trabajan en el Instituto Asiático de Tecnología en Pathumthani, Tailandia, para evaluar la precisión de GLYCIM en calcular los rendimientos potenciales de soya en Tailandia.

El grupo ingresó en GLYCIM los datos de un estudio de campo en Tailandia que siguió la trayectoria del crecimiento y los rendimientos de soya. Luego introdujo nuevos datos–incluyendo datos de cuatro años de información meteorológica, siete fechas de plantación, tres tipos de suelos y tres cultivares de soya–y desarrolló 504 situaciones posibles de prácticas de producción y rendimientos para dos áreas claves de producción de soya en la región norteña de Tailandia.

Los científicos ya supieron que el estrés de temperaturas cálidas podría reducir los rendimientos de soya, y este estudio indicó que las pérdidas en los dos sitios en Tailandia podrían alcanzar al 40 por ciento. Los resultados de GLYCIM también indicaron que es esencial que los granjeros usen las fechas de plantación más apropiadas para producir rendimientos altos en estos sitios. Las fechas de plantación del 2 de mayo y el 16 de mayo produjeron los rendimientos más altos, mientras fechas más tempranas llevaron a pérdidas de rendimientos del 7 por ciento al 17 por ciento. Las pérdidas de rendimientos en las situaciones con fechas de plantación más tardes fueron aproximadamente el 30 por ciento por término medio.

Estos resultados apoyan aún más la utilización de GLYCIM como un modelo mecanístico detallado para predecir el crecimiento de las plantas de soya, su desarrollo, y los rendimientos en una gama amplia de sistemas agrícolas. Por ejemplo, el modelo puede ayudar a los granjeros tailandeses a identificar las fechas de plantación y los cultivares mejores para producir los rendimientos más altos, los cuales podrían ayudar a aumentar producción para satisfacer la demanda actual y en el futuro. Los granjeros en Tailandia y otras regiones tropicales también podrían usar GLYCIM para estimar cómo cambios en diferentes prácticas de manejo podrían ayudar a abordar los efectos del cambio climático global y cambios en los patrones meteorológicos.

 

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